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ScaleOT框架亮相AAAI 2025：提升隐私保护50%，降算力成本90%
ScaleOT框架的创新与突破
背景介绍
在全球人工智能顶级学术会议AAAI 2025期间，由蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学联合团队提出的创新跨域微调（offsite-tuning）框架——ScaleOT，引起了广泛关注。这一框架的推出，为解决大模型在跨域微调过程中面临的隐私保护和算力成本问题提供了全新的解决方案。
主要亮点
隐私保护效果提升50%
ScaleOT框架在确保模型性能无损的前提下，将隐私保护效果提升了50%。这一突破主要得益于对大模型智能层重要性的评估。通过强化学习扫描，ScaleOT能够自动识别关键层，并动态保留“核心层”，从而降低性能损耗。同时，对保留的原始层进行“打码”处理，通过引入噪声或加密等方式，防止攻击者复原原始模型，从而在几乎无损性能的情况下提升了隐私保护的强度。
算力消耗降低90%
与传统的知识蒸馏技术相比，ScaleOT框架在算力消耗上显著降低了90%。这一优化主要通过避免“均匀抽积木”式处理，减少模型关键层的缺失，从而降低了对蒸馏技术的依赖，大幅减少了计算成本。这一特性使得ScaleOT框架在处理百亿级参数模型的跨域微调时，能够提供高效轻量化的解决方案。
灵活性与可调节性
ScaleOT框架还具备高度的灵活性和可调节性。它可以根据不同的场景需求，灵活组装不同的隐私保护策略，实现隐私强度的可调节。这一特性使得ScaleOT框架能够适应各种复杂的应用场景，满足不同行业对隐私保护的需求。
技术原理
ScaleOT框架的核心技术原理包括以下几点：
- • 智能层重要性评估：通过强化学习算法，对大模型的智能层进行重要性评估，识别出对模型性能至关重要的关键层。
- • 动态保留核心层：根据智能层重要性评估的结果，动态保留对模型性能影响最大的核心层，以降低性能损耗。
- • 原始层打码处理：对保留的原始层进行打码处理，通过引入噪声或进行加密等方式，防止攻击者复原原始模型，提升隐私保护强度。
- • 灵活组装隐私策略：根据不同场景的需求，灵活选择和组合不同的隐私保护策略，实现隐私强度的可调节。
行业影响与应用前景
ScaleOT框架的推出，对人工智能行业尤其是金融行业具有重要意义。解决数据和模型隐私安全问题是大模型在产业界落地的重要课题。蚂蚁数科的这一创新算法已融入旗下摩斯大模型隐私保护产品，且成为国内首批通过信通院大模型可信执行环境产品专项测试的产品之一。这表明ScaleOT框架不仅在学术界取得了认可，也在实际应用中展现出了其价值和潜力。
随着人工智能技术的不断发展和应用的不断深入，隐私保护和算力成本问题将越来越受到关注。ScaleOT框架的创新思路和突破性成果，为解决这些问题提供了新的思路和方法，有望推动人工智能技术在更多领域的落地应用。
跨域微调：模型产权与数据隐私的守护者
在当今AI领域，跨域微调已成为保护模型产权与数据隐私的主流策略。它通过有损压缩技术，将大型模型转化为仿真器，使得数据持有方能在不泄露数据和模型的前提下，训练适配器并反馈给大模型完成调优。然而，传统方法面临模型性能下降和计算成本高昂的挑战。
三大创新思路，平衡性能与隐私
ScaleOT框架的突破源于其三大创新思路：
- 1. 智能层重要性评估与关键层识别：通过强化学习扫描技术，自动识别大模型中的关键层，动态保留“核心层”，从而降低性能损耗。这种有针对性的处理方式，避免了传统方法中“均匀抽积木”式处理可能导致的关键层缺失问题。
- 2. 原始层“打码”技术：对保留的原始层进行“打码”处理，防止攻击者通过逆向工程复原原始模型。这一技术在几乎不影响性能的前提下，显著提升了隐私保护的强度。
- 3. 灵活组装与隐私强度可调节：ScaleOT框架可根据不同应用场景的需求，灵活组装各个组件，实现隐私保护强度的可调节。这种灵活性使得ScaleOT能够适应各种复杂的隐私保护需求。
金融行业的应用前景：数据隐私保护的强有力支撑
金融行业对数据隐私和安全性的要求极高，传统的跨域微调方法难以满足其严苛的需求。而ScaleOT框架的创新算法已成功融入蚂蚁数科旗下的摩斯大模型隐私保护产品，并成为了国内首批通过信通院大模型可信执行环境产品专项测试的产品之一。这一成就不仅验证了ScaleOT框架在金融行业的应用潜力，也为其在其他对数据隐私保护要求严格的行业中的应用奠定了坚实的基础。
对AI产业的深远影响：推动技术落地与产业健康发展
ScaleOT框架的推出，对整个AI产业产生了积极而深远的影响。它不仅为大模型的跨域微调提供了高效轻量化的解决方案，还为其他领域的AI应用提供了新的思路。通过提升隐私保护效果和降低算力成本，ScaleOT框架有望推动AI技术在更多领域的落地应用，促进AI产业的健康发展。
